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Colloque
Le problème consiste à estimer une matrice de covariance Σ : p × p à partir de la matrice de covariance échantillonnale S qui est distribuée selon une loi de distribution Wishart (W_p (Σ, n)) de paramètres Σ et n (n étant donné). Il est bien connu que lorsque Σ est près de l'identité, la solution proposée par Stein est très performante. Par contre, l'estimateur de Stein ne se comporte pas aussi bien lorsque Σ s'éloigne de l'identité de façon appréciable. Je vais présenter d'autres estimateurs qui ont un meilleur comportement lorsque Σ est loin de l'identité mais dont la …
